터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 인터넷을 이용한 음성통신 서비스를 제공하기 위해 사용되는 VoIP 시스템 칩 설계 및 기능 검증을 위한 보드 개발에 관한 것이다. 구성이 간단한 시스템을 구현하기 위하여 32비트 RISC 프로세서인 ARM922T 프로세서 코어를 중심으로 IP 망 접속 기능, 음성신호 접속 기능 및 다양한 사용자 정합 기능을 가지는 VoIP 시스템 칩을 설계하고, 이 칩의 기능을 검증하기 위하여 시험 프로그램 및 통신 프로토콜을 개발하였으며, 각종 설계 및 시뮬레이션 툴을 사용하고 ARM922T와 FPGA가 결합된 Excalibur를 사용한 시험용 보드를 개발하여 시험하였다.
본 연구에서는 화강풍화토 지반에 시공된 PHC 매입말뚝의 지지력의 평가를 위해 인공신경망을 적용하였다. 오류역전파 인공신경망의 적용성을 증명하기 위해 168개의 PHC 매입말뚝의 현장시험 데이터가 사용되었다. 연구결과 오류역전파 인공신경망의 말뚝지지력 평가가 동재하시험결과와 잘 일치함을 보여주었으며, 이러한 결과는 인공신경망을 이용한 PHC 매입말뚝의 지지력 평가가 신뢰성이 있음을 보여준다.
사물인터넷 기반의 센서네트워크는 저렴한 비용으로 효율적으로 교량 등의 시설물 유지관리에 적용할 수 있는 한 방안이다. 본 연구에서는 사물인터넷 통신의 하나인, LoRa LPWAN 기반으로 교량 구조건전성모니터링을 위한 시스템을 개발하기 위해서 케이블 장력 모니터링을 위한 센서보드, 기존 계측 센서들과 함께 센서네트워크를 구축하기 위한 DAQ 보드, 데이터들 처리하고 LoRa 통신을 위한 스마트센서노드를 설계 및 제작하였으며 모니터링을 위한 센서네트워크를 구축하였다. 또한 본 시스템의 성능검증을 위해 영광대교에 Test Bed를 구축하여 교량 구조건전성 모니터링을 위한 센서네트워크에 적용가능성 여부를 살펴보았다. Test Bed 검증 결과 LoRa LPWAN 기반 센서네트워크는 데이터 전송률, 정확도, 경제성면에서 교량 구조 건전성 모니터링의 기술 중에 하나로 적용될 수 있으며, 향후 교량구조물 뿐만 아니라 다양한 공공기반 시설물에 유지관리를 위한 시스템으로 보급될 수 있기를 기대한다.
ICT 분야의 메가 트렌드는 IoT, Bigdata, 그리고 Cloud Computing 으로 집약된다. 이러한 메가 트렌드들은 독립적으로 운영되지 않으며, 이를 지원하기 위한 백그라운드에는 대용량 컴퓨팅 기술이 필요하듯 대용량 스토리지 기술이 필수적이다. 오픈소스 Ceph 기반의 대용량 스토리지의 성능 평가를 위하여 교육망인 KOREN 네트워크를 이용한 국내 및 해외 사이트와의 Abyss Storage의 실증 테스트를 수행한다. 또한, 스토리지 자체의 성능 평가를 위하여 스토리지 매체와 네트워크 본딩의 성능 테스트를 수행한다. 스토리지 매체별로 실질적인 속도 차이는 크지만 수행된 스토리지 매체 테스트에서는 크게 성능 차이를 보이지 않았다. 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 가속화를 통한 성능 향상을 얻을 수 있었다. 또한 KOREN 망을 이용한 국내 및 해외 사이트를 연결하여 Abyss Storage의 내부 및 외부 네트워크의 실질적인 성능 테스트를 수행하였다.
This dissertation suggests and implements a middle level network which is called PICNET-NP (Plant Implementation and Control Network for Nuclear Power Plant). PICNET-NP is based partly on IEEE 802.4 token-passing bus access method and partly on IEEE 802.3 physical layer. For this purpose a new interface a physical layer service translator, is introduced. A control network using this method is implemented and applied to a distributed real-time system. To verify the performance of proposed protocol experimental were carried out, and the following results are obtained. 1) proper initialization of the protocol. 2) normal receiving and transmission of data. 3) proper switching of transmission media in case of a fault condition on the one of transmission media. The proposed protocol exhibits the excellent performance in the experimental system. From the test results in the experimental system, the proposed protocol, PICNET-NP, can be used for the upgrading of a nuclear power plant and the distributed control system in the next generation of nuclear power plant.
This paper presents a position sensorless control system of SRM over wide speed range. Due to the doubly salient structure of the SRM, the phase inductance varies along with the rotor position. Most of the sensorless control techniques are based on the fact that the magnetic status of the SRM is a function of the angular rotor position. The rotor position estimation of the SRM is somewhat difficult because of its highly nonlinear magnetizing characteristics. In order to estimate more accurate rotor position over wide speed range, Neural Network is used for this highly nonlinear function approximation. Magnetizing data patterns of the prototype 1-hp SRM are obtained from locked rotor test, and used for the Neural Network training data set. Through measurement of the flux-linkage and phase currents, rotor position is able to estimate from current-flux-rotor position lookup table which is constructed from trained Neural Network. Experimental results for a 1-hp SRM over 16:1 speed range are presented for the verification of the proposed sensorless control algorithm.
The Neural Network Models which mathematically interpret human thought processes were applied to resolve the uncertainty of model parameters and to increase the model's output for the streamflow forecast model. In order to test and verify the flood discharge forecast model eight flood events observed at Kumho station located on the midstream of Kumho river were chosen. Six events of them were used as test data and two events for verification. In order to make an analysis the Levengerg-Marquart method was used to estimate the best parameter for the Neural Network model. The structure of the model was composed of five types of models by varying the number of hidden layers and the number of nodes of hidden layers. Moreover, a logarithmic-sigmoid varying function was used in first and second hidden layers, and a linear function was used for the output. As a result of applying Neural Networks models for the five models, the N10-6model was considered suitable when there is one hidden layer, and the Nl0-9-5model when there are two hidden layers. In addition, when all the Neural Network models were reviewed, the Nl0-9-5model, which has two hidden layers, gave the most preferable results in an actual hydro-event.
In this paper, geographic information system(GIS) for an intelligent power distribution network was implemented with location informations acquired from automatic meter reading system, where the location informations of power line communication(PLC) modems installed at customer side were collected at data concentration units(DCUs) of headend equipment via PLC and then were transmitted to front end processor server. By displaying the connection status of the power distribution network on GIS map, operation of advanced metering infrastructure(AMI) or management of power grid system could be performed intuitionally and in real time, because the configuration state of the power grid could be easily monitored. The feasibility of the proposed system was confirmed with the especially constructed laboratory-level test bed and the verification test of the system will be carried out for a real power distribution network.
최근 온라인을 이용한 금융거래가 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 해당 거래에 대한 유효성 보장은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 해당 거래에 대한 유효성 보장을 효과적으로 제공하기 위해서는 거래 당사자의 신원확인, 거래 데이터의 무결성 및 기밀성 보장, 거래의 대한 부인방지 기능 등을 실시간으로 제공할 수 있는 인증서 상태 검증 시스템이 요구된다. 기존의 실시간 인중서 상태 검증 시스템은 모든 트랜잭션에 대해 하나의 노드에서 처리해야하는 구조적인 집중화 현상이 발생한다. 또한 상태 검증을 요청할 때마다 불필요한 정보까지 모두 전송하기 때문에 네트워크 과부하와 통신 병목현상이 발생한다. 이와 갉은 문제점으로 인해 실시간 응답시간이 중요시 되는 금융거래에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 기존의 실시간 인증서 상태 검증 요청시 불필요한 정보와 구조적인 집중화 현상으로 인한 문제점을 개선하기 위하여 검증서버를 도메인별로 분산시켜 상태 검증을 처리한다. 또한 인증서 상태 검증에 반드시 필요한 축약정보만을 이용하여 검증을 요청함으로써 네트워크 과부하와 통신 병목현상을 해결 할 수 있는 실시간 인증서 상태 검증 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 기존 OCSP(Online Certificate Status Protocol) 기법에 비해 약 $15\%$정도 인증서 상태 검증 속도가 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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